Machine Vision Defect Detection이 직면 한 현재 과제는 무엇입니까?

Machine Vision Defect Detection은 산업 자동화 분야의 핵심 기술로 생산 효율성과 제품 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.  그러나 실제 응용 분야에서 기계 비전 결함 감지는 많은 어려움에 직면 해 있습니다.  다음은 이러한 과제에 대한 자세한 분석입니다.

많은 양의 데이터와 느린 처리 ​​속도 : 실제 생산 라인에서 감지 해야하는 이미지 데이터의 양은 종종 매우 크며 처리 속도에 매우 높은 수요가 발생합니다. 기존의 기계 비전 알고리즘은 많은 양의 데이터를 처리 할 때 성능 병목 현상을 일으킬 수있어 감지 속도가 감소하고 생산 라인의 효율에 영향을 미칩니다.

결함 유형의 다양성 : 다른 제품에는 다양한 유형의 결함이있을 수 있으며 유형은 매우 복잡합니다. 예를 들어, 표면 긁힘, 얼룩, 고르지 않은 색상, 변형 등은 모두 결함 감지에 큰 도전을 제기합니다.  다양한 결함을 정확하게 식별 할 수있는 범용 탐지 시스템을 설계하는 방법은 기계 비전 분야에서 중요한 과제입니다.

조명 및 환경 변화의 영향 : 실제 생산 환경에서 조명 조건 및 환경 적 요인은 종종 불확실하며, 이는 수집 된 이미지의 품질에 직접적인 영향을 미치고 결함 감지의 정확도에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 강한 빛이나 그림자로 인해 특정 영역이 이미지에서 과다 노출되거나 노출되지 않아서 그 내부의 결함을 식별 할 수 없게됩니다.

배경 소음 및 간섭 요인 : 생산 라인의 배경 소음, 제품 간의 상호 폐색 및 먼지, 물방울 등과 같은 다양한 간섭 요인은 모두 결함 감지를 방해 할 수 있습니다. 이러한 간섭을 제거하고 탐지의 견고성을 향상시키는 방법은 기계 비전 결함 감지의 또 다른 과제입니다.

알고리즘의 확장 성 및 적응성 : 생산 라인의 업그레이드 또는 제품의 변화로 인해 결함 탐지 알고리즘은 새로운 상황에 적응할 수 있어야합니다. 이를 위해서는 알고리즘에 어느 정도의 확장 성과 적응성이 있어야하며 새로운 데이터 및 환경 조건에 따라 자체 조정 및 학습 할 수 있어야합니다.